Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular la media móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño es el intervalo, más cerca están las medias móviles de los puntos de datos reales. Small Business Cómo mover promedios en Excel 2010 Los promedios móviles predicen valores futuros. Hemera Technologies / AbleStock / Getty Images La función PROMEDIO de Microsoft Excel 2010s calcula una media aritmética seriess, que es su suma dividida por el número de elementos de la serie. Cuando cada número de la serie es diferente, el promedio cambia con cada nuevo elemento de datos. Esto forma una serie secundaria que rastrea el promedio móvil seriess original. El promedio móvil revela tendencias dentro de los datos. Por ejemplo, si una hoja de cálculo controla el inventario que cambia de negocio, el promedio de ventas en movimiento puede ayudarle a decidir sus niveles de inventario ideales al final de cada mes. Haga clic en quotFilequot en Excels Ribbon. Haga clic en quotOpciones en el lado izquierdo de la pantalla para abrir la ventana Opciones de Excel. Haga clic en quotAdd-Insquot en el panel izquierdo de ventanas. Haga clic en el botón etiquetado quotGoquot junto al cuadro desplegable denominado quotExcel Add-insquot para abrir la ventana Complementos. Marque la casilla denominada quotAnalysis ToolPak. quot Haga clic en quotOK. quot Haga clic en quotDataquot en Excels Ribbon. Haga clic en QuotData Analysisquot en el grupo Análisis para abrir la ventana Análisis de datos. Seleccione quotMoving Averagequot en la ventana Análisis de datos. Haga clic en quotOKquot para abrir la ventana quotMoving Averagequot. Haga clic en el botón en el cuadro de texto denominado quotInput Range. quot Haga clic y seleccione los datos cuyo promedio móvil desea que Excel encuentre. Haga clic en el botón en el cuadro de texto denominado quotOutput Range. quot Haga clic y seleccione las celdas en las que desea que aparezcan las medias móviles. Introduzca un valor en el cuadro de texto denominado quotInterval. quot Este valor describe el número de cifras que cada promedio debe considerar. Por ejemplo, si cada promedio debe calcular la media de los tres números anteriores, ingrese quot3.quot Haga clic en quotOK. quot Excel insertará los promedios móviles serios. Sobre el autor Ryan Menezes es escritor profesional y blogger. Tiene una Licenciatura en Ciencias en Periodismo de la Universidad de Boston y ha escrito para la Unión Americana de Libertades Civiles, la firma de marketing InSegment y el servicio de gestión de proyectos Assembla. También es miembro de Mensa y de la American Parliamentary Debate Association. Crédito de la foto Hemera Technologies / AbleStock / Getty Images Búsquedas relacionadas Más artículos Gráfico Cómo hacer un gráfico en Excel con una hoja de cálculo promedio acumulativo Cómo crear una hoja de cálculo con fechas en la parte superior Eje Y Cómo agregar un segundo eje Y en Excel Una segunda serie al final del gráfico de gráfico Cómo hacer un gráfico de dos caras en Excel también visto Local US amp Mundo Deportes Negocios Entretenimiento Estilo de vida Empleos Coches Inmobiliarias Anuncie con nosotros Compra de anuncios para web, medios sociales e impresión a través de Hearst Media Servicios Poner un anuncio clasificado en el papel o en línea Colocar un anuncio apuntado en una sección de la especialidad como una publicación semanal o de la vecindad Suscriptor Servicios Sobre nosotros Éntrenos en contacto con Editions amp Apps Siga copia de Chron Copyright 2016 Hearst Newspapers, LLCCreating una media móvil ponderada en 3 pasos Visión general de la media móvil La media móvil es una técnica estadística utilizada para suavizar las fluctuaciones a corto plazo en una serie de datos con el fin de reconocer más fácilmente tendencias o ciclos a más largo plazo. El promedio móvil se refiere a veces como promedio móvil o promedio corriente. Un promedio móvil es una serie de números, cada uno de los cuales representa el promedio de un intervalo de número especificado de períodos anteriores. Cuanto mayor es el intervalo, más suavizado se produce. Cuanto menor sea el intervalo, más el promedio móvil se asemeja a la serie de datos reales. Las medias móviles realizan las tres funciones siguientes: Suavizar los datos, lo que significa mejorar el ajuste de los datos a una línea. Reducir el efecto de la variación temporal y el ruido aleatorio. Resaltando valores atípicos por encima o por debajo de la tendencia. El promedio móvil es una de las técnicas estadísticas más utilizadas en la industria para identificar tendencias de datos. Por ejemplo, los gerentes de ventas suelen ver los promedios móviles de tres meses de los datos de ventas. El artículo comparará los promedios móviles simples de dos meses, tres meses y seis meses de los mismos datos de venta. El promedio móvil se utiliza con bastante frecuencia en el análisis técnico de datos financieros, como los rendimientos de las acciones y en la economía, para localizar tendencias en series temporales macroeconómicas como el empleo. Hay una serie de variaciones de la media móvil. Los más empleados son el promedio móvil simple, el promedio móvil ponderado y el promedio móvil exponencial. Realizar cada una de estas técnicas en Excel se tratará en detalle en artículos separados en este blog. Aquí hay una breve descripción de cada una de estas tres técnicas. Promedio móvil simple Cada punto de una media móvil simple es el promedio de un número especificado de períodos anteriores. Un enlace a otro artículo de este blog que ofrece una explicación detallada de la implementación de esta técnica en Excel es el siguiente: Promedio móvil ponderado Los puntos de la media móvil ponderada también representan un promedio de un número especificado de períodos anteriores. La media móvil ponderada aplica ponderaciones diferentes a ciertos períodos anteriores con bastante frecuencia, a los periodos más recientes se les da mayor peso. Este artículo de blog proporcionará una explicación detallada de la implementación de esta técnica en Excel. Promedio móvil exponencial Los puntos de la media móvil exponencial también representan un promedio de un número específico de períodos anteriores. El suavizado exponencial aplica factores de ponderación a períodos anteriores que disminuyen exponencialmente, nunca llegando a cero. Como resultado, el suavizado exponencial tiene en cuenta todos los períodos anteriores en lugar de un número designado de períodos anteriores que hace la media móvil ponderada. Un enlace a otro artículo en este blog que proporciona una explicación detallada de la implementación de esta técnica en Excel es el siguiente: A continuación se describe el proceso de 3 pasos de crear una media móvil ponderada de datos de series de tiempo en Excel: Paso 1 8211 Representación gráfica de los datos originales en un gráfico de series de tiempo El gráfico de líneas es el gráfico de Excel más utilizado para graficar datos de series temporales. Un ejemplo de un gráfico de Excel utilizado para trazar 13 períodos de datos de ventas se muestra de la siguiente manera: Paso 2 8211 Crear la media móvil ponderada con fórmulas en Excel Excel no proporciona la herramienta Media móvil en el menú Análisis de datos para que las fórmulas se deben Construido manualmente. En este caso, se crea un promedio móvil ponderado de 2 intervalos aplicando un peso de 2 al período más reciente y un peso de 1 al período anterior. La fórmula en la celda E5 se puede copiar a la celda E17. Paso 3 8211 Agregue la serie de Promedio Movido Ponderado a la Carta Estos datos deben ahora ser agregados al gráfico que contiene los datos originales de línea de tiempo de ventas. Los datos se añadirán simplemente como una serie más de datos en el gráfico. Para ello, haga clic con el botón derecho en cualquier parte del gráfico y aparecerá un menú. Pulse Seleccionar datos para agregar la nueva serie de datos. La serie de media móvil se agregará completando el cuadro de diálogo Editar serie de la siguiente manera: El gráfico que contiene la serie de datos original y que el promedio móvil ponderado de 2 intervalos de datos se muestra como sigue. Tenga en cuenta que la línea de media móvil es bastante más suave y las desviaciones de los datos brutos por encima y por debajo de la línea de tendencia son mucho más evidentes. La tendencia general es ahora mucho más evidente también. Una media móvil de 3 intervalos puede ser creada y colocada en el gráfico usando casi el mismo procedimiento como sigue. Tenga en cuenta que el período más reciente se asigna el peso de 3, el período anterior a que se asigna y el peso de 2, y el período anterior a que se asigna un peso de 1. Estos datos ahora deben agregarse a la tabla que contiene el original Línea de tiempo de datos de ventas junto con la serie de 2 intervalos. Los datos se añadirán simplemente como una serie más de datos en el gráfico. Para ello, haga clic con el botón derecho en cualquier parte del gráfico y aparecerá un menú. Pulse Seleccionar datos para agregar la nueva serie de datos. La serie del promedio móvil se agregará completando el cuadro de diálogo Editar serie de la siguiente manera: Como era de esperar un poco más suavizado se produce con el promedio móvil ponderado de 3 intervalos que con el promedio móvil ponderado de 2 intervalos. A modo de comparación, se calculará un promedio móvil ponderado de 6 intervalos y se agregará al gráfico de la misma manera que a continuación. Obsérvese que los pesos progresivamente decrecientes asignados como períodos se vuelven más distantes en el pasado. Estos datos deben agregarse ahora al gráfico que contiene la línea de tiempo original de datos de ventas junto con la serie de 2 y 3 intervalos. Los datos se añadirán simplemente como una serie más de datos en el gráfico. Para ello, haga clic con el botón derecho en cualquier parte del gráfico y aparecerá un menú. Pulse Seleccionar datos para agregar la nueva serie de datos. La serie de media móvil se agregará completando el cuadro de diálogo Editar serie como sigue: Como era de esperar, el promedio móvil ponderado de 6 intervalos es significativamente más suave que los promedios móviles ponderados de 2 ó 3 intervalos. Un gráfico más suave se ajusta más estrechamente a una línea recta. Análisis de la precisión de los pronósticos Los dos componentes de la precisión de los pronósticos son los siguientes: Tendencia de los pronósticos 8211 Tendencia de un pronóstico a ser consistentemente mayor o menor que los valores reales de una serie temporal. El sesgo de predicción es la suma de todo error dividido por el número de períodos como sigue: Un sesgo positivo indica una tendencia a la subprevisión. Un sesgo negativo indica una tendencia a pronosticar. El sesgo no mide la precisión porque los errores positivos y negativos se anulan mutuamente. Error de pronóstico 8211 Diferencia entre los valores reales de una serie temporal y los valores previstos de la predicción. Las medidas más comunes de error de pronóstico son las siguientes: MAD 8211 Desviación media absoluta MAD calcula el valor absoluto medio del error y se calcula con la siguiente fórmula: La media de los valores absolutos de los errores elimina el efecto de cancelación de errores positivos y negativos. Cuanto más pequeño es el MAD, mejor es el modelo. MSE 8211 Mean Squared Error MSE es una medida popular de error que elimina el efecto de cancelación de errores positivos y negativos sumando los cuadrados del error con la siguiente fórmula: Los términos de error grande tienden a exagerar MSE porque los términos de error son todos cuadrados. RMSE (Root Square Mean) reduce este problema tomando la raíz cuadrada de MSE. MAPE 8211 Error medio de porcentaje absoluto MAPE también elimina el efecto de cancelación de errores positivos y negativos sumando los valores absolutos de los términos de error. MAPE calcula la suma de los términos de error porcentual con la siguiente fórmula: Mediante la suma de los términos de error porcentual, MAPE puede utilizarse para comparar modelos de pronóstico que utilizan diferentes escalas de medida. Calculando el sesgo, MAD, MSE, RMSE y MAPE en Excel Para el Promedio móvil ponderado Bias, MAD, MSE, RMSE y MAPE se calcularán en Excel para evaluar el intervalo de 2 intervalos, 3 intervalos y 6 intervalos de movimiento ponderado Promedio de predicción obtenido en este artículo y se muestra como sigue: El primer paso es calcular E t. E t 2. E t, E t / Y t-act. Y luego suma como sigue: Bias, MAD, MSE, MAPE y RMSE se pueden calcular de la siguiente manera: Los mismos cálculos se realizan ahora para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE y RMSE para la media móvil ponderada de 3 intervalos. El Bias, el MAD, el MSE, el MAPE y el RMSE se pueden calcular de la siguiente manera: Ahora se realizan los mismos cálculos para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE y RMSE para la media móvil ponderada de 6 intervalos. Bias, MAD, MSE, MAPE y RMSE se pueden calcular de la siguiente manera: Bias, MAD, MSE, MAPE y RMSE se resumen para el 2-intervalo, 3 intervalos y 6 intervalos medias móviles ponderadas como sigue. El promedio móvil ponderado de 2 intervalos es el modelo que más se ajusta a los datos reales, como era de esperar. 160 Excel Master Series Blog Directorio Temas estadísticos y artículos en cada tema
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